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Pytorch 高效使用GPU的操作

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-29 22:32:09 32 4
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这篇CFSDN的博客文章Pytorch 高效使用GPU的操作由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

前言 。

深度学习涉及很多向量或多矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法，如BP，Auto-Encoder，CNN等，都可以写成矩阵运算的形式，无须写成循环运算。然而，在单核CPU上执行时，矩阵运算会被展开成循环的形式，本质上还是串行执行。GPU（Graphic Process Units，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器，可将矩阵运算并行化执行，大幅缩短计算时间。随着NVIDIA、AMD等公司不断推进其GPU的大规模并行架构，面向通用计算的GPU已成为加速可并行应用程序的重要手段。得益于GPU众核（many-core）体系结构，程序在GPU系统上的运行速度相较于单核CPU往往提升几十倍乃至上千倍.

目前，GPU已经发展到了较为成熟的阶段。利用GPU来训练深度神经网络，可以充分发挥其数以千计计算核心的能力，在使用海量训练数据的场景下，所耗费的时间大幅缩短，占用的服务器也更少。如果对适当的深度神经网络进行合理优化，一块GPU卡相当于数十甚至上百台CPU服务器的计算能力，因此GPU已经成为业界在深度学习模型训练方面的首选解决方案.

如何使用GPU？现在很多深度学习工具都支持GPU运算，使用时只要简单配置即可。Pytorch支持GPU，可以通过to(device)函数来将数据从内存中转移到GPU显存，如果有多个GPU还可以定位到哪个或哪些GPU。Pytorch一般把GPU作用于张量(Tensor)或模型（包括torch.nn下面的一些网络模型以及自己创建的模型）等数据结构上.

单GPU加速 。

使用GPU之前，需要确保GPU是可以使用，可通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断。返回True则具有能够使用的GPU.

通过torch.cuda.device_count()可以获得能够使用的GPU数量.

如何查看平台GPU的配置信息？在命令行输入命令nvidia-smi即可 (适合于Linux或Windows环境)。图5-13是GPU配置信息样例，从中可以看出共有2个GPU.

Pytorch 高效使用GPU的操作

图 GPU配置信息 。

把数据从内存转移到GPU，一般针对张量（我们需要的数据）和模型。 对张量（类型为FloatTensor或者是LongTensor等），一律直接使用方法.to(device)或.cuda()即可.

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device = torch.device( "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu" )
#或device = torch.device("cuda:0")
device1 = torch.device( "cuda:1" )
for batch_idx, (img, label) in enumerate (train_loader):
   img = img.to(device)
   label = label.to(device)

对于模型来说，也是同样的方式，使用.to(device)或.cuda来将网络放到GPU显存.

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#实例化网络
model = Net()
model.to(device)  #使用序号为0的GPU
#或model.to(device1) #使用序号为1的GPU

多GPU加速 。

这里我们介绍单主机多GPUs的情况，单机多GPUs主要采用的DataParallel函数，而不是DistributedParallel，后者一般用于多主机多GPUs，当然也可用于单机多GPU.

使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GPU.

使用时直接用model传入torch.nn.DataParallel函数即可，如下代码:

#对模型 。

net = torch.nn.DataParallel(model) 。

这时，默认所有存在的显卡都会被使用.

如果你的电脑有很多显卡，但只想利用其中一部分，如只使用编号为0、1、3、4的四个GPU，那么可以采用以下方式:

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#假设有4个GPU,其id设置如下
device_ids = [ 0 , 1 , 2 , 3 ]
#对数据
input_data = input_data.to(device = device_ids[ 0 ])
#对于模型
net = torch.nn.DataParallel(model)
net.to(device)

或者 。

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ','.join(map(str, [0,1,2,3])) 。

net = torch.nn.DataParallel(model) 。

其中CUDA_VISIBLE_DEVICES 表示当前可以被Pytorch程序检测到的GPU.

下面为单机多GPU的实现代码.

背景说明 。

这里使用波士顿房价数据为例，共506个样本，13个特征。数据划分成训练集和测试集，然后用data.DataLoader转换为可批加载的方式。采用nn.DataParallel并发机制，环境有2个GPU。当然，数据量很小，按理不宜用nn.DataParallel，这里只是为了说明使用方法.

加载数据 。

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boston = load_boston()
X,y  = (boston.data, boston.target)
 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2 , random_state = 0 )
#组合训练数据及标签
myset = list ( zip (X_train,y_train))

把数据转换为批处理加载方式批次大小为128,打乱数据 。

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from torch.utils import data
device = torch.device( "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu" )
dtype = torch.FloatTensor
train_loader = data.DataLoader(myset,batch_size = 128 ,shuffle = True )

定义网络 。

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class Net1(nn.Module):
   """
   使用sequential构建网络，Sequential()函数的功能是将网络的层组合到一起
   """
   def __init__( self , in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):
     super (Net1, self ).__init__()
     self .layer1 = torch.nn.Sequential(nn.Linear(in_dim, n_hidden_1))
     self .layer2 = torch.nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_1, n_hidden_2))
     self .layer3 = torch.nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_2, out_dim))
    
 
   def forward( self , x):
     x1 = F.relu( self .layer1(x))
     x1 = F.relu( self .layer2(x1))
     x2 = self .layer3(x1)
     #显示每个GPU分配的数据大小
     print ( "\tIn Model: input size" , x.size(), "output size" , x2.size())
     return x2

把模型转换为多GPU并发处理格式 。

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device = torch.device( "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu" )
#实例化网络
model = Net1( 13 , 16 , 32 , 1 )
if torch.cuda.device_count() > 1 :
   print ( "Let's use" , torch.cuda.device_count(), "GPUs" )
   # dim = 0 [64, xxx] -> [32, ...], [32, ...] on 2GPUs
   model = nn.DataParallel(model)
model.to(device)

运行结果 。

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Let's use 2 GPUs
DataParallel(
(module): Net1(
(layer1): Sequential(
( 0 ): Linear(in_features = 13 , out_features = 16 , bias = True )
)
(layer2): Sequential(
( 0 ): Linear(in_features = 16 , out_features = 32 , bias = True )
)
(layer3): Sequential(
( 0 ): Linear(in_features = 32 , out_features = 1 , bias = True )
)
)
)

选择优化器及损失函数 。

optimizer_orig = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) 。

loss_func = torch.nn.MSELoss() 。

模型训练，并可视化损失值 。

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from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter(log_dir = 'logs' )
for epoch in range ( 100 ):   
   model.train()
   for data,label in train_loader:
     input = data. type (dtype).to(device)
     label = label. type (dtype).to(device)
     output = model( input )   
     loss = loss_func(output, label)
     # 反向传播
     optimizer_orig.zero_grad()
     loss.backward()
     optimizer_orig.step()
     print ( "Outside: input size" , input .size() , "output_size" , output.size())
   writer.add_scalar( 'train_loss_paral' ,loss, epoch)

运行的部分结果 。

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In Model: input size torch.Size([ 64 , 13 ]) output size torch.Size([ 64 , 1 ])
In Model: input size torch.Size([ 64 , 13 ]) output size torch.Size([ 64 , 1 ])
Outside: input size torch.Size([ 128 , 13 ]) output_size torch.Size([ 128 , 1 ])
In Model: input size torch.Size([ 64 , 13 ]) output size torch.Size([ 64 , 1 ])
In Model: input size torch.Size([ 64 , 13 ]) output size torch.Size([ 64 , 1 ])
Outside: input size torch.Size([ 128 , 13 ]) output_size torch.Size([ 128 , 1 ])

从运行结果可以看出，一个批次数据（batch-size=128）拆分成两份，每份大小为64，分别放在不同的GPU上。此时用GPU监控也可发现，两个GPU都同时在使用.

Pytorch 高效使用GPU的操作

8. 通过web查看损失值的变化情况 。

Pytorch 高效使用GPU的操作

图 并发运行训练损失值变化情况 。

图形中出现较大振幅，是由于采用批次处理，而且数据没有做任何预处理，对数据进行规范化应该更平滑一些，大家可以尝试一下.

单机多GPU也可使用DistributedParallel，它多用于分布式训练，但也可以用在单机多GPU的训练，配置比使用nn.DataParallel稍微麻烦一点，但是训练速度和效果更好一点。具体配置为:

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#初始化使用nccl后端
torch.distributed.init_process_group(backend = "nccl" )
#模型并行化
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)

单机运行时使用下面方法启动 。

python -m torch.distributed.launch main.py 。

使用GPU注意事项 。

使用GPU可以提升我们训练的速度，如果使用不当，可能影响使用效率，具体使用时要注意以下几点:

GPU的数量尽量为偶数，奇数的GPU有可能会出现异常中断的情况； 。

GPU很快，但数据量较小时，效果可能没有单GPU好，甚至还不如CPU； 。

如果内存不够大，使用多GPU训练的时候可通过设置pin_memory为False，当然使用精度稍微低一点的数据类型有时也效果.

以上这篇Pytorch 高效使用GPU的操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.

原文链接：https://blog.csdn.net/xxboy61/article/details/97973288 。

最后此篇关于Pytorch 高效使用GPU的操作的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Pytorch 高效使用GPU的操作的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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